package DianShang_2024.ds_06.clean


import io.prometheus.client.SimpleTimer
import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions.{PARTITIONPATH_FIELD, PRECOMBINE_FIELD, RECORDKEY_FIELD}
import org.apache.hudi.QuickstartUtils.getQuickstartWriteConfigs
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Row, SaveMode, SparkSession, functions}
import org.apache.spark.sql.functions.{col, concat, desc, lit, max, min, row_number}
import shapeless.syntax.typeable.typeableOps

import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.Date

object clean01 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /*
        抽取ods_ds_hudi库中user_info表中昨天的分区（子任务一生成的分区）数据，并结合dim_user_info最新分区现有的数据，根据id合并数据
        到dwd_ds_hudi库中dim_user_info的分区表（合并是指对dwd层数据进行插入或修改，需修改的数据以id为合并字段，根据operate_time排
        序取最新的一条），分区字段为etl_date且值与ods_ds_hudi库的相对应表该值相等，并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、
        dwd_modify_user、dwd_modify_time四列,其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”。若该条记录第一次进入数
        仓dwd层则dwd_insert_time、dwd_modify_time均存当前操作时间，并进行数据类型转换。若该数据在进入dwd层时发生了合并修改，
        则dwd_insert_time时间不变，dwd_modify_time存当前操作时间，其余列存最新的值。id作为primaryKey，operate_time作
        为preCombineField。使用spark-shell执行show partitions dwd_ds_hudi.dim_user_info命令，将结果截图粘贴至客户端
        桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下；
     */

    //  准备spark集成hudi的环境
    val spark=SparkSession.builder()
      .master("local[*]")
      .appName("数据清洗第一题")
      .config("hive.exec.dynamic.partition.mode","nonstrict")
      .config("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      .config("spark.sql.extensions","org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    //  定义两个表在hdfs上面的路径
    val ods_base_path="hdfs://192.168.40.110:9000/user/hive/warehouse/ods_ds_hudi.db/user_info"
    val dwd_base_path="hdfs://192.168.40.110:9000/user/hive/warehouse/dwd_ds_hudi.db/dim_user_info"

    //  拿到dwd表的数据(最新分区数据20240101)
    val dwd_data:Dataset[Row]=spark.read.format("hudi").load(dwd_base_path)
      .where(
        col("etl_date") ==="20240101"
      )


    //  拿到旧分区的数据(20231027),并且默认数据都是第一次插入表格，还需要根据题目要求将birthday添加时分秒的格式
    //  由于在spark的dataframe里面使用字符串的话会自动推导是否为列名，所以在concat()函数里面,需要将" 00:00:00"使用lit函数变成一个常量
    //  字符串,其他的地方也是类似的道理，lit函数可以将字符串常量化，否则可能被推导为列名
    val ods_data:Dataset[Row]=spark.read.format("hudi").load(ods_base_path)
      .where(
        col("etl_date") ==="20240101"
      )
      .drop("etl_date")
      .withColumn(
        "birthday",concat(col("birthday"),lit(" 00:00:00"))
        )
      .withColumn("dwd_insert_user",lit("user1"))
      .withColumn(
        "dwd_insert_time",
        lit(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
      )
      .withColumn("dwd_modify_user",lit("user1"))
      .withColumn(
        "dwd_modify_time",
        lit(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
      )
      .withColumn("etl_date",lit("20240101"))


    //  将两个表的数据进行全连接，然后使用开窗函数的排序函数，如果发生了合并修改，那么dwd_insert_time就用min函数取窗口里面最小的值
    //  的原因是因为上面将ods的表的数据读取出来的时候dwd_insert_time用的就是当前操作时间，当前操作时间肯定是大的数据，所以用min
    //  这里还有一个注意点，就是添加或者修改etl_date分组字段都需要放在最后面，否则dataframe的数据结构会错乱
    dwd_data.unionAll(ods_data)
      .withColumn(
        "row",
        row_number().over(Window.partitionBy("id").orderBy(desc("operate_time")))
      )
      .withColumn(
        "dwd_insert_time",
        min("dwd_insert_time").over(Window.partitionBy("id"))
      )
      .filter(col("row")===1)
      .drop("row")
      .createOrReplaceTempView("temp")


      //  结果的数据
    val result=spark.sql("select * from temp")



    //  下面使用sql的方式进行合并两张表
//    spark.sql(
//      """
//        |select
//        |etl_date
//        |from(
//        |select * from dwd_data
//        |union
//        |select * from ods_data
//        |) as all_data
//        |where id=5409
//        |""".stripMargin).show(50)



    //  将数据清洗进去
    result.write.mode(SaveMode.Append).format("hudi")
      .options(getQuickstartWriteConfigs)
      .option(PRECOMBINE_FIELD.key(),"operate_time")
      .option(RECORDKEY_FIELD.key(),"id")
      .option(PARTITIONPATH_FIELD.key(),"etl_date")
      .option("hoodie.table.name","dim_user_info")
      .save(dwd_base_path)



    //  关闭spark的环境
    spark.close()
  }

}
